Tomografía Doppler mejorada de imágenes LiDAR utilizando el marco MACE y denoisers profundos

Área de la Ciencia:

• La teledetección óptica.
• Procesamiento de señales de procesamiento de señales.
• La ingeniería aeroespacial es la ingeniería aeroespacial.

Sus antecedentes:

• El LiDAR tomográfico Doppler (DTL) permite la obtención de imágenes de largo alcance de objetivos rotativos para aplicaciones como la vigilancia de drones y el seguimiento de escombros espaciales.
• El rendimiento del DTL se ve significativamente degradado por el ruido de disparo y los artefactos de manchas no estacionarias, lo que limita su rango operativo y la calidad de la imagen.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un nuevo marco de reconstrucción de DTL que supere las limitaciones de ruido inherentes para mejorar las imágenes de objetivos que giran rápidamente.
• Mejorar la viabilidad práctica del DTL en entornos realistas y ruidosos para aplicaciones aeroespaciales críticas.

Principales métodos:

• Un marco de equilibrio de consenso multi-agente (MACE) que integra un refinado modelo de imágenes físicas con la desinformación basada en datos.
• Desarrollo de un modelo físico optimizado por Bayesian para caracterizar la dinámica de propagación del ruido.
• Implementación de dos denoisers profundos especializados dirigidos al ruido de disparo y al ruido de manchas, armonizados a través de MACE para supresión de ruido adaptativa.

Principales resultados:

• El marco DTL basado en MACE propuesto supera significativamente las técnicas de última generación, particularmente en condiciones de baja relación señal-ruido (SNR).
• Obtención exitosa de imágenes de un objetivo girando a 2.400 RPM desde 40 metros con un SNR de -10 dB, donde otros métodos fallaron.
• Robustez y adaptabilidad demostradas en diversos entornos de ruido a través de simulaciones y experimentos en el mundo real.

Conclusiones:

• El marco MACE desarrollado ofrece una solución flexible y robusta para la obtención de imágenes de alta resolución de objetivos que giran rápidamente en condiciones de ruido realistas.
• Este avance mejora significativamente la aplicabilidad práctica del DTL para tareas cruciales de vigilancia y caracterización aeroespacial.